Ergebnisse
Die Herausforderung
Das Fintech-Unternehmen verarbeitete täglich Tausende von Transaktionen und verlor rund 2,3 % seines Umsatzes durch betrügerische Transaktionen. Sein bestehendes regelbasiertes Betrugserkennungssystem erzeugte zu viele Fehlalarme (und blockierte legitime Nutzer), übersah aber gleichzeitig ausgefeilte Betrugsmuster. Betrüger nutzten VPNs, Wegwerf-Geräte und gestohlene Zugangsdaten, um herkömmliche Prüfungen zu umgehen.
Die Lösung
Tracio wurde über ein leichtgewichtiges JavaScript-SDK in den Zahlungsablauf integriert. Statt sich allein auf IP-Adressen und Geräte-IDs zu verlassen, analysierte Tracio Verhaltensmuster – Tippgeschwindigkeit, Mausbewegung, Scroll-Verhalten und Interaktionsmuster –, um für jede Sitzung ein Risikoprofil zu erstellen. Das System lernte die Muster der legitimen Nutzer des Unternehmens und markierte Sitzungen, die deutlich davon abwichen.
Das Ergebnis
Die Betrugsverluste sanken im ersten Quartal nach der Einführung um 67 %. Ebenso wichtig: Die Fehlalarmquote fiel um 40 %, was bedeutete, dass weniger legitime Kunden am Abschluss ihrer Transaktionen gehindert wurden. Das System identifizierte einen Betrugsring, der monatelang unentdeckt operiert hatte, indem es gemeinsame Verhaltensmuster über scheinbar unabhängige Konten hinweg erkannte.
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